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发现一哥们儿光靠电影解说，一年就赚了一百万；可这会儿要是把这背后的门道透给他，他估计得整宿合不上眼。 有个开源项目叫 narrator-ai-cli-skill，塞进 Claude Code 这类 Agent 里，你只管甩一句“帮我做《喜羊羊与灰太狼》解说视频”，AI 就能把整摊子活儿一个人全包了： 1️⃣ 解说脚本自己就码出来了 2️⃣ 电影片段对得丝毫不差 3️⃣ 63 种音色随便选，声音克隆照样玩得转 4️⃣ 90+ 种视觉模板自动往上套 5️⃣ 146 首 BGM 智能挑着配 6️⃣ 成片直接送到手上 自带 93 部经典电影素材库，花销还能提前给你算得明明白白，工程化这一块整得相当硬核。 想批量起影视号的，人工成本几乎能压到零。 🔗

卧槽，xAI 内部大地震：老马把多模态团队被整窝端掉，70多人一夜清零。 老马的 SpaceX 刚宣布豪掷 740 亿美元在得州和亚利桑那州狂建两大超级算力园区；转头 xAI 就把整个多模态团队（70多人）整建制连根拔起，无一幸免 这就是马斯克的管理狂暴美学：宁可把几百亿砸在硬核基建和自发电上，也绝不容忍组织效率和技术路线有一丝拖泥带水。 兄弟们，你们怎么看这波老马的管理手段？

卧槽！这绝对是当今互联网上最硬核、最危险的东西！！ 有人搞了个应用，能让你在安卓手机上直接跑未经审查的 AI 黑客模型，而且完全离线。 它叫 PrivateLM。 想象一下，你口袋里直接揣着一个 AI 黑客助手，能随时解答安全难题、分析代码、辅助渗透测试，全程根本不需要连网。 无网络。无云端。无审查。 来看看它到底有多狂： → 纯本地运行 GGUF 模型 → 自由加载你自己的未审查模型 → 自动检测手机内存，匹配最佳上下文大小 → 聊天记录全留在本地，一条都不外传 → 本地算力不够？一键切到 OpenAI、Claude、Gemini 或 Kimi → 100% 开源，采用 MIT 协议 你的 AI。你的手机。你自己的私人黑客实验室。 开源仓库：

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Anthropic 天塌了！ 未公开新杀器 claude-code-fable-5.2 的整套防线被连根拔起 AI 红队圈顶级白帽 Pliny 刚把近 1MB、整整 7833 行的完整系统底层规程直接公开，安全枷锁当场成笑话！ 翻完这份底稿，有几处硬核细节直接坐实： · 泄露未公开新模型：模型枚举列表里除了 sonnet、opus、haiku，赫然坐实了内部代号 fable 的新模型 · 核心解析格式暴露：直接公开了内部专用的 antml:function_calls 函数调用语法，做提示词注入时可以直接伪造系统返回包 · 运行策略全盘可见：fork 派生机制、git worktree 隔离模式、五档推理强度（low 到 max）以及拦截条件白纸黑字全写在里面 · 破甲直接照卷抄答案：以前绕过全靠盲猜，现在官方规则全摆在眼前，顺着它的逻辑做上下文覆盖和权限借调轻而易举 在安全攻防里，防守方的规则源码一旦暴露，等于把后门钥匙直接交出来了。 做安全审计、提示词工程和 Agent 架构的兄弟，这份 7800 行的底册建议直接去扒。 看到官方的防御底册被公开，你第一反应是拿它来测什么场景？ 👉 泄露提示词直链： #AI# #ClaudeCode# #开源# #网络安全# #红队测试#

好久没看到过这么 solid 的前端技术文章了：《Rebuilding the global town square from scratch》 现在所有新闻都是 AI AI AI，看到一篇硬核的技术文章简直是一股清流，这篇文章是 X 的工程师写的，核心内容是介绍他们如何彻底重写了 X 的 Web 前端，重点解决性能和架构问题。 旧版看一个主页要 27秒，新版只有2 秒。 旧系统已经跑了十年，React + GraphQL 写的，各种技术 debt，有三个不同的服务端。 新版将三个系统合为一体，技术栈 React + Relay + Fastify，修改为 Streaming SSR。 文章中有很多很多技术细节值得看看，还有各种动态的架构图也做到非常好。

🚨重磅！GLM 5.5最快将于本周发布！将掀起开源模型全新高度！ 智谱Zai创始人唐杰清华早已暗示两大飞轮RSI、后训练将铸就 GLM-5.5 成为无敌的存在！ 🔹飞轮已跑通：500M代码仓库→千万级Issue-PR合成→GLM-5 Agentic Engineering；合成沙盒→GLM-5.1自主执行；Agent自己造动态环境→GLM-5.2长程任务；网络安全环境，漏洞+PoC+Exploit→GLM-5.3。每一步都在用上一代模型生产下一代的训练数据。 🔹数据墙被击穿：Chinchilla定律明确，固定数据无法消除数据依赖损失。精选Web数据（RefinedWeb）远超原始语料，为飞轮提供高质量燃料。 🔹GLM 5.5是闭环产物：GLM-5.3已驱动Infra Agent在10万国产卡上自己优化推理系统，两周吞吐提升3倍+。飞轮继续转，5.5的后训练+自我进化环境只会更硬核，量化金融、代码沙盒、长程Agent全线拉满。 从Vibe Coding到Agentic Engineering，再到数据飞轮自我强化，5.5不是简单迭代，是这套系统第一次真正闭环后的产物。 #GLM55# #智谱# #唐杰# #数据飞轮# #RSI# #AgenticAI# #开源大模型# #清华# #AI# #Zai#

Anthropic 专家工程师刚刚公开了一门 1 小时的硬核课程： 如何用循环（Loops）与图（Graphs）搭建 Agent 团队。 整门课的工程进阶脉络极其清晰： 1. 从最底层的 CLAUDE.md 上下文约束与 Plan 模式的任务规划切入，到封装可复用的 Skills 并挂载 Hooks 自动化钩子； 2. 再从单个主 Agent 的任务调度，跃迁至 Subagents 子代理集群的分工协作； 3. 最终由单任务自主闭环的 Loops，一步步演进为支撑整个复杂系统自我迭代的拓扑 Graphs。 在Anthropic 内部，每天都在实打实运行这套架构。 Prompts → Agents → Loops → Graphs 一个循环（Loop），无需人工介入，自主把单项任务跑到底； 一个图（Graph），决定有哪些任务需要被执行，并把每次被验证合格的成果带入下一次运行。 收藏它，你会回来看至少10次以上的。